JP7519940B2 - Temperature sensor abnormality determination device, temperature sensor abnormality determination method, and temperature sensor abnormality determination program - Google Patents
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Description
本発明は、測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置および温度センサ異常判定方法並びに温度センサ異常判定プログラムに関するものである。 The present invention relates to a temperature sensor anomaly determination device, a temperature sensor anomaly determination method, and a temperature sensor anomaly determination program for determining anomalies in multiple temperature sensors that measure the temperature at approximately the same location in the atmosphere of a measurement target.
例えば測定対象としての加熱炉などでは、ヒータの温度制御に熱電対や測温抵抗体などの温度センサが用いられる。加熱炉などでは、炉内の温度が高温であり、ヒータの温度制御に使用する温度センサが経時的に劣化し、検知結果の精度が低下するため炉内の温度を正確に把握できなくなり、温度センサの交換が必要になる。 For example, in a heating furnace as a measurement target, temperature sensors such as thermocouples and resistance thermometers are used to control the heater temperature. In a heating furnace, the temperature inside the furnace is high, and the temperature sensors used to control the heater temperature deteriorate over time, reducing the accuracy of the detection results, making it impossible to accurately grasp the temperature inside the furnace and making it necessary to replace the temperature sensor.
そこで、温度センサの交換時期を知る方法として、例えば下記特許文献1,2に開示される技術が知られている。特許文献1では、温度センサに電流源から電流を供給したときの電圧降下から抵抗値を計測し、計測した抵抗値の時間に対する変化から劣化時点を予測して温度センサの交換時期を知らせている。特許文献2では、温度センサが経験した過度温度のイベントの回数、過度温度のイベントの期間、過度温度のイベントの間の温度などをプロセス変数伝送器のメモリまたは温度センサのメモリ内に蓄積して温度センサをモニタすることで温度センサの交換時期を知らせている。
As a method of knowing when to replace a temperature sensor, for example, the techniques disclosed in
しかしながら、特許文献1のように、抵抗値を計測して温度センサの寿命を予測するものでは、専用の装置やパラメータ管理が必要となる問題があった。また、特許文献2のように、使用回数をカウントして温度センサの交換時期を示すものでは、温度センサの管理のために専用のパラメータが必要となる問題があった。
However, as in
そこで、本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであって、温度センサの測定値を用いて温度センサの異常を予測することができる温度センサ異常判定装置および温度センサ異常判定方法並びに温度センサ異常判定プログラムを提供することを目的としている。 The present invention has been made in consideration of the above problems, and aims to provide a temperature sensor anomaly determination device, a temperature sensor anomaly determination method, and a temperature sensor anomaly determination program that can predict an anomaly in a temperature sensor using the measurement value of the temperature sensor.
上記目的を達成するため、本発明の請求項1に記載された温度センサ異常判定装置は、測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置であって、
前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサごとの測定値の分散の大きさの違いを検定する検定器と、
前記検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器と、を備えたことを特徴とする。
In order to achieve the above object, a temperature sensor anomaly determination device according to a first aspect of the present invention is a temperature sensor anomaly determination device for determining anomalies in a plurality of temperature sensors that measure temperatures at substantially the same locations in an atmosphere of a measurement target, comprising:
a data accumulator for accumulating a plurality of latest sample measurements of each of the temperature sensors at each predetermined time period;
a verifier that verifies a difference in the magnitude of variance of the measurement values for each of the temperature sensors stored in the data accumulator;
and a sensor warning determiner for determining whether or not there is a temperature sensor that issues a warning of an abnormality among the plurality of temperature sensors based on the inspection result of the inspector.
本発明の請求項2に記載された温度センサ異常判定装置は、測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置であって、
前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された測定値のサンプル分の分散の平均を前記温度センサの自由度と該自由度の総和から算出し、算出した前記サンプル分の分散の平均と検定統計量算出の係数に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するバートレットの検定器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記複数本の温度センサの測定値のサンプル分の分散最大値と分散最小値に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数とサンプル数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するハートレーの検定器と、
前記バートレットの検定器と前記ハートレーの検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器と、を備えたことを特徴とする。
The temperature sensor abnormality determination device according to
a data accumulator for accumulating a plurality of latest sample measurements of each of the temperature sensors at each predetermined time period;
a Bartlett tester that calculates an average of the variances of the samples of the measured values stored in the data storage device from the degrees of freedom of the temperature sensors and the sum of the degrees of freedom, calculates a test statistic based on the calculated average of the variances of the samples and a coefficient for calculating a test statistic, and tests whether the variances of the plurality of temperature sensors are uniform by comparing the test statistic with a comparison reference value based on the number of the temperature sensors and a significance level;
a Hartley tester that calculates a test statistic based on the maximum and minimum variances of the samples of the measurement values of the plurality of temperature sensors stored in the data storage device, and tests whether the variances of the plurality of temperature sensors are uniform by comparing the test statistic with a comparison reference value based on the number of the temperature sensors, the number of samples, and a significance level;
The present invention is characterized in that it comprises a sensor warning determiner that determines whether or not there is a temperature sensor that issues an abnormality warning among the plurality of temperature sensors based on the test results of the Bartlett tester and the Hartley tester.
本発明の請求項3に記載された温度センサ異常判定方法は、測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置を用いた温度センサ異常判定方法であって、
前記温度センサ異常判定装置が備えるデータ蓄積器により、前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備える検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサごとの測定値の分散の大きさの違いを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるセンサ警告判定器により、前記検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するステップと、を含むことを特徴とする。
A temperature sensor anomaly determination method according to
a step of storing, for each of the temperature sensors, a plurality of latest sample measurement values for each of the temperature sensors at each predetermined time interval by a data storage device included in the temperature sensor abnormality determination device;
a step of verifying a difference in the magnitude of variance of the measurement values stored in the data storage device for each of the temperature sensors by a verifying device included in the temperature sensor anomaly determination device;
The method further includes a step of determining, by a sensor warning determiner provided in the temperature sensor abnormality determination device, whether or not there is a temperature sensor among the plurality of temperature sensors that warns of an abnormality based on the inspection result of the inspection device.
本発明の請求項4に記載された温度センサ異常判定方法は、測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定装置を用いた温度センサ異常判定方法であって、
前記温度センサ異常判定装置が備えるデータ蓄積器により、前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるバートレットの検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された測定値のサンプル分の分散の平均を前記温度センサの自由度と該自由度の総和から算出し、算出したサンプル分の分散の平均と検定統計量算出の係数に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるハートレーの検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された前記複数本の温度センサの測定値のサンプル分の分散最大値と分散最小値に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数とサンプル数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるセンサ警告判定器により、前記バートレットの検定器と前記ハートレーの検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するステップと、を含むことを特徴とする。
A temperature sensor anomaly determination method according to a fourth aspect of the present invention is a temperature sensor anomaly determination method using a temperature sensor anomaly determination device that determines anomalies in a plurality of temperature sensors that measure temperatures at approximately the same locations in an atmosphere of a measurement target, comprising:
a step of storing, for each of the temperature sensors, a plurality of latest sample measurement values for each of the temperature sensors at each predetermined time interval by a data storage device included in the temperature sensor abnormality determination device;
a step of calculating an average of the variances of the samples of the measurement values stored in the data storage device from the degrees of freedom of the temperature sensors and the sum of the degrees of freedom using a Bartlett tester provided in the temperature sensor anomaly determination device, calculating a test statistic based on the calculated average of the variances of the samples and a coefficient for calculating a test statistic, and testing whether the variances of the multiple temperature sensors are uniform by comparing the test statistic with a comparison reference value based on the number of the temperature sensors and a significance level;
a step of calculating a test statistic based on the maximum variance and minimum variance of the sampled measured values of the plurality of temperature sensors stored in the data accumulator using a Hartley tester included in the temperature sensor anomaly determination device, and testing whether the variances of the plurality of temperature sensors are uniform by comparing the test statistic with a comparison reference value based on the number of the temperature sensors, the number of samples, and a significance level;
The method further includes a step of determining, by a sensor warning determiner provided in the temperature sensor abnormality determination device, whether or not there is a temperature sensor that warns of an abnormality among the plurality of temperature sensors based on the inspection results of the Bartlett inspector and the Hartley inspector.
本発明の請求項5に記載された温度センサ異常判定プログラムは、測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定プログラムであって、
コンピュータを、
前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサごとの測定値の分散の大きさの違いを検定する検定器と、
前記検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器として機能させることを特徴とする。
A temperature sensor anomaly determination program according to a fifth aspect of the present invention is a temperature sensor anomaly determination program for determining anomalies in a plurality of temperature sensors that measure temperatures at approximately the same locations in an atmosphere of a measurement target, comprising:
Computer,
a data accumulator for accumulating a plurality of latest sample measurements of each of the temperature sensors at each predetermined time period;
a verifier that verifies a difference in the magnitude of variance of the measurement values for each of the temperature sensors stored in the data accumulator;
The tester functions as a sensor warning determiner that determines whether or not there is a temperature sensor that issues a warning about an abnormality among the plurality of temperature sensors based on the test result of the tester.
本発明の請求項6に記載された温度センサ異常判定プログラムは、測定対象の雰囲気中のほぼ同じ場所の温度を測定する複数本の温度センサの異常を判定する温度センサ異常判定プログラムであって、
コンピュータを、
前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された測定値のサンプル分の分散の平均を前記温度センサの自由度と該自由度の総和から算出し、算出した前記サンプル分の分散の平均と検定統計量算出の係数に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するバートレットの検定器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記複数本の温度センサの測定値のサンプル分の分散最大値と分散最小値に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数とサンプル数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するハートレーの検定器と、
前記バートレットの検定器と前記ハートレーの検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器として機能させることを特徴とする。
A temperature sensor anomaly determination program according to a sixth aspect of the present invention is a temperature sensor anomaly determination program for determining anomalies in a plurality of temperature sensors measuring temperatures at substantially the same locations in an atmosphere of a measurement target, comprising:
Computer,
a data accumulator for accumulating a plurality of latest sample measurements of each of the temperature sensors at each predetermined time period;
a Bartlett tester that calculates an average of the variances of the samples of the measured values stored in the data storage device from the degrees of freedom of the temperature sensors and the sum of the degrees of freedom, calculates a test statistic based on the calculated average of the variances of the samples and a coefficient for calculating a test statistic, and tests whether the variances of the plurality of temperature sensors are uniform by comparing the test statistic with a comparison reference value based on the number of the temperature sensors and a significance level;
a Hartley tester that calculates a test statistic based on the maximum and minimum variances of the samples of the measurement values of the plurality of temperature sensors stored in the data storage device, and tests whether the variances of the plurality of temperature sensors are uniform by comparing the test statistic with a comparison reference value based on the number of the temperature sensors, the number of samples, and a significance level;
The present invention is characterized in that it functions as a sensor warning determiner that determines whether or not there is a temperature sensor that issues a warning about an abnormality among the plurality of temperature sensors based on the test results of the Bartlett tester and the Hartley tester.
本発明によれば、従来のような専用の装置やパラメータ管理を必要とせず、温度センサの直近の測定値を用いて温度センサの異常を予測することができる。 According to the present invention, it is possible to predict abnormalities in a temperature sensor using the most recent measurement value of the temperature sensor, without the need for dedicated equipment or parameter management as in the past.
以下、本発明を実施するための形態について、添付した図面を参照しながら詳細に説明する。 The following describes in detail the embodiment of the present invention with reference to the attached drawings.
まず、本発明が採用される測定系の一例について図2を参照しながら説明する。図2に示すように、測定系11は、測定対象としての真空熱処理炉(加熱炉)12と4つの制御ループ13からなる。
First, an example of a measurement system in which the present invention is adopted will be described with reference to Figure 2. As shown in Figure 2, the
真空熱処理炉12は、内部が真空ポンプ14により真空状態に保持され、炉内上部左右と炉内下部左右にそれぞれヒータ15(15A,15B,15C,15D)が配置される。
The inside of the vacuum
また、各ヒータ15(15A,15B,15C,15D)の近傍には、真空熱処理炉12の雰囲気中の温度(炉内温度)を検出する複数の温度センサA1,A2,B1,B2が配置される。図2の例では、炉内上部左側のヒータ15Aの近傍に温度センサA1が配置され、炉内上部右側のヒータ15Bの近傍に温度センサA2が配置され、炉内下部左側のヒータ15Cの近傍に温度センサB1が配置され、炉内下部右側のヒータ15Dの近傍に温度センサB2が配置される。
In addition, multiple temperature sensors A1, A2, B1, B2 are arranged near each heater 15 (15A, 15B, 15C, 15D) to detect the temperature in the atmosphere of the vacuum heat treatment furnace 12 (furnace temperature). In the example of FIG. 2, temperature sensor A1 is arranged near
なお、本実施の形態では、温度センサA1,A2,B1,B2として、例えば内部の抵抗値の変動に伴って起電力が大きくなる熱電対を用いているが、これに限定されるものではなく、例えば測温抵抗体などを用いることもできる。 In this embodiment, the temperature sensors A1, A2, B1, and B2 are, for example, thermocouples whose electromotive force increases with fluctuations in their internal resistance, but this is not limited to this and, for example, resistance temperature detectors can also be used.
4つの制御ループ13は、第1ゾーン上部制御ループ13A、第2ゾーン上部制御ループ13B、第1ゾーン下部制御ループ13C、第2ゾーン下部制御ループ13Dからなる。
The four
第1ゾーン上部制御ループ13A、第2ゾーン上部制御ループ13B、第1ゾーン下部制御ループ13C、第2ゾーン下部制御ループ13Dは、例えばバッチ処理の各ロットにおける炉内温度分布がほぼ均一になるように真空熱処理炉12の炉内温度を目標温度に制御するため、それぞれPID制御器13aとSCR(サイリスタ)13bを備えて構成される。
The first zone
第1ゾーン上部制御ループ13Aでは、温度センサA1の測定値(温度データ)と上部炉内温度設定値がPID制御器13aに入力され、その差に応じた操作量(0~100%)をPID制御器13aがSCR13bに出力して駆動制御し、SCR13bがヒータ15Aをオン/オフ制御する。
In the first zone
同様に、第2ゾーン上部制御ループ13Bでは、温度センサA2の測定値と上部炉内温度設定値がPID制御器13aに入力され、その差に応じた操作量(0~100%)をPID制御器13aがSCR13bに出力して駆動制御し、SCR13bがヒータ15Bをオン/オフ制御する。
Similarly, in the second zone
また、第1ゾーン下部制御ループ13Cでは、温度センサB1の測定値と上部炉内温度設定値がPID制御器13aに入力され、その差に応じた操作量(0~100%)をPID制御器13aがSCR13bに出力して駆動制御し、SCR13bがヒータ15Cをオン/オフ制御する。
In addition, in the first zone
さらに、第2ゾーン下部制御ループ13Dでは、温度センサB2の測定値と上部炉内温度設定値がPID制御器13aに入力され、その差に応じた操作量(0~100%)をPID制御器13aがSCR13bに出力して駆動制御し、SCR13bがヒータ15Dをオン/オフ制御する。
Furthermore, in the second zone
本実施の形態による温度センサ異常判定装置は、測定系の複数本の温度センサ(図2の例では、測定系11の4本の温度センサA1,A2,B1,B2)の測定値の分散(測定ばらつき)の大きさの違いを調べることにより、複数本の温度センサのどの温度センサ(測定系11を含めて)が異常かを判定し、オペレータに注意を促す機能を有する。 The temperature sensor anomaly determination device according to this embodiment has the function of determining which of the multiple temperature sensors (including measurement system 11) is abnormal by examining the difference in the magnitude of the variance (measurement variation) of the measured values of the multiple temperature sensors in the measurement system (in the example of FIG. 2, the four temperature sensors A1, A2, B1, and B2 in measurement system 11) and alerting the operator.
図1に示すように、温度センサ異常判定装置1は、上記機能を実現するため、データ蓄積器2、検定器3、センサ警告判定器4を備えて構成される。
As shown in FIG. 1, the temperature sensor
データ蓄積器2は、温度センサA1,A2,B1,B2ごとに測定値を蓄積するデータ保存用のメモリで構成され、温度センサA1,A2,B1,B2それぞれからの最新10サンプルの測定値(温度データ)を参照サンプルとして常に蓄積して保存する。
The
データ蓄積器2に保存される測定値は、例えばバッチ処理の1ロット(所定時間)ごとの温度センサA1,A2,B1,B2それぞれの測定値である。なお、データ蓄積器2に保存される参照サンプルの数は、10サンプルの測定値に限定されるものではなく、適宜変えることができる。
The measurement values stored in the
検定器3は、データ蓄積器2に蓄積された温度センサA1,A2,B1,B2ごとの測定値の分散の大きさの違いを検定するものであり、第1の検定器3Aと第2の検定器3Bからなる。第1の検定器3Aは、例えばバートレットの検定器で構成される。
The
第1の検定器3Aによるバートレットの検定は、検定統計量と比較基準値の大小判定に基づき、温度センサA1,A2,B1,B2すべての分散が等しい場合(帰無仮説)と、温度センサA1,A2,B1,B2すべての分散が異なるとした場合(対立仮説)のどちらが成立するかを検定する方法であり、下記の手順1~4に従って検定が行われる。なお、ここでは、4本の温度センサA1,A2,B1,B2の場合を例にとって説明する。
The Bartlett test by the first tester 3A is a method for testing whether the variances of all temperature sensors A1, A2, B1, and B2 are equal (null hypothesis) or the variances of all temperature sensors A1, A2, B1, and B2 are different (alternative hypothesis) based on a comparison between the test statistic and the comparison reference value, and the test is performed according to
手順1:各分散の算出
温度センサA1,A2,B1,B2の分散を算出する。ここではサンプル数nを10とする。
Step 1: Calculate each variance Calculate the variances of the temperature sensors A1, A2, B1, and B2. Here, the number of samples n is set to 10.
上記式(1)より、VA1=SA1/(n-1)=SA1/9となる。 From the above formula (1), V A1 =S A1 /(n-1) =S A1 /9.
同様に、
VA2=SA2/(n-1)=SA2/9
VB1=SB1/(n-1)=SB1/9
VB2=SB2/(n-1)=SB2/9
Similarly,
V A2 = S A2 / (n-1) = S A2 /9
V B1 = S B1 / (n-1) = S B1 /9
V B2 = S B2 / (n-1) = S B2 /9
なお、SA1は温度センサA1のサンプル分の平方和(個々の測定値-平均値の2乗和)、SA2は温度センサA2のサンプル分の平方和(個々の測定値-平均値の2乗和)、SB1は温度センサB1のサンプル分の平方和(個々の測定値-平均値の2乗和)、SB2は温度センサB2のサンプル分の平方和(個々の測定値-平均値の2乗和)、VA1は温度センサA1のサンプル分の分散、VA2は温度センサA2のサンプル分の分散、VB1は温度センサB1のサンプル分の分散、VB2は温度センサB2のサンプル分の分散である。 Here, S A1 is the sum of squares of the samples from temperature sensor A1 (the sum of squares of each measurement value minus the average value), S A2 is the sum of squares of the samples from temperature sensor A2 (the sum of squares of each measurement value minus the average value), S B1 is the sum of squares of the samples from temperature sensor B1 (the sum of squares of each measurement value minus the average value), S B2 is the sum of squares of the samples from temperature sensor B2 (the sum of squares of each measurement value minus the average value), V A1 is the variance of the samples from temperature sensor A1, V A2 is the variance of the samples from temperature sensor A2, V B1 is the variance of the samples from temperature sensor B1, and V B2 is the variance of the samples from temperature sensor B2.
手順2:分散の算出
Vの推定値を下記式(2)に基づき算出する。なお、Vはサンプル分の分散の平均、Vi は個々のサンプル分の分散、φi は個々の温度センサの自由度(サンプル数-1)、φT は自由度の総和である。
Step 2: Calculate variance Calculate the estimated value of V based on the following formula (2): V is the average of the variances of the samples, V i is the variance of each sample, φ i is the degree of freedom of each temperature sensor (number of samples - 1), and φ T is the sum of the degrees of freedom.
ここで、φT は下記式(3)で表される。サンプル数nが10なので、Vを下記式(4)にて算出する。 Here, φT is expressed by the following formula (3). Since the number of samples n is 10, V is calculated by the following formula (4).
また、φT を下記式(5)にて算出する。 In addition, φT is calculated by the following formula (5).
手順3:検定統計量bの算出
バートレットの検定統計量bを下記式(6)にて算出する。
Step 3: Calculation of test statistic b Bartlett's test statistic b is calculated using the following formula (6).
なお、式(6)中の検定統計量の係数cは、下記式(7)で表される。 The coefficient c of the test statistic in equation (6) is expressed by the following equation (7).
ここで、グループ数kは4で、かつサンプル数nは10なので、cを下記のように算出する。 Here, the number of groups k is 4 and the number of samples n is 10, so c is calculated as follows:
c=1+{1/3(4-1)}{4×(1/10-1)-(1/36)}=1+(1/9){(16/36)-(1/36)}=1+(5/3×36)=113/108 c=1+{1/3(4-1)}{4×(1/10-1)-(1/36)}=1+(1/9){(16/36)-(1/36)} =1+(5/3×36)=113/108
また、バートレットの検定統計量bを下記式(8)にて算出する。 The Bartlett test statistic b is calculated using the following formula (8).
手順4:検定
バートレットの検定は仮説検定の一種であり、検定統計量と比較基準値の大小判定に基づき、下記の帰無仮説と対立仮説のどちらが成立するかの判定結果を出力する。
Step 4: Testing Bartlett's test is a type of hypothesis testing, and outputs a determination result of whether the null hypothesis or alternative hypothesis below is established based on a comparison between the test statistic and the comparison standard value.
帰無仮説(H0 ):b<x2 (k-1,α)ならば有意でない。すなわち、センサすべての分散は等しいということになる。
対立仮説(H1 ):b≧x2 (k-1,α)ならば有意である。すなわち、センサすべての分散は異なるということになる。
本実施の形態においては、b≧x2 (3,0.05)ならば、有意水準で優位であり、各温度センサA1,A2,B1,B2の母分散が一様でないと判断する。
The null hypothesis (H 0 ): b<x 2 (k−1,α) is not significant, ie, the variances of all the sensors are equal.
The alternative hypothesis (H 1 ): b≧x 2 (k−1,α) is significant, which means that the variances of all the sensors are different.
In this embodiment, if b≧x 2 (3, 0.05), it is determined that the significance level is significant and the population variances of the temperature sensors A1, A2, B1, and B2 are not uniform.
なお、x2 (k-1,α)は母分散検定のための比較基準値、kはグループ数(個々では、温度センサA1,A2,B1,B2の4グループ)、αは有意水準(一般的には0.05)である。また、グループ数kに基づく棄却域は下記表1のようになる。 Here, x2 (k-1,α) is the comparison standard value for the population variance test, k is the number of groups (individually, four groups of temperature sensors A1, A2, B1, and B2), and α is the significance level (generally 0.05). The rejection region based on the number of groups k is as shown in Table 1 below.
第1の検定器3Aは、上述した検定により、各温度センサA1,A2,B1,B2の母分散が一様であると判断すると、検定結果信号として「0」を出力し、各温度センサA1,A2,B1,B2の母分散が一様でないと判断すると、検定結果信号として「1」を出力する。 When the first tester 3A determines that the population variances of the temperature sensors A1, A2, B1, and B2 are uniform through the above-mentioned test, it outputs a test result signal of "0." When the first tester 3A determines that the population variances of the temperature sensors A1, A2, B1, and B2 are not uniform, it outputs a test result signal of "1."
第2の検定器3Bは、それぞれの温度センサA1,A2,B1,B2の分散を算出し、最も小さい分散が他の分散と異なっているかどうかを検定するものであり、例えばハートレーの検定器で構成される。
The
第2の検定器3Bによるハートレーの検定は、温度センサA1,A2,B1,B2の分散1つだけ小さいときに検出する方法であり、下記の手順1~3にしたがって検定が行われる。なお、ここでは、4本の温度センサA1,A2,B1,B2の場合を例にとって説明する。
The Hartley test by the
手順1:各分散の算出
温度センサA1,A2,B1,B2の分散を算出する。ここではサンプル数nを10とする。バートレットの検定と同様の式を用いて算出すると、VA1=SA1/(n-1)=SA1/9となる。
Step 1: Calculate each variance Calculate the variance of temperature sensors A1, A2, B1, and B2. Here, the number of samples n is set to 10. When calculated using the same formula as Bartlett's test, V A1 = S A1 /(n-1) = S A1 /9.
同様に、
VA2=SA2/(n-1)=SA2/9
VB1=SB1/(n-1)=SB1/9
VB2=SB2/(n-1)=SB2/9
Similarly,
V A2 = S A2 / (n-1) = S A2 /9
V B1 = S B1 / (n-1) = S B1 /9
V B2 = S B2 / (n-1) = S B2 /9
手順2:検定統計量hの算出
比較検定を行うための検定統計量hを以下の式に基づき算出する。なお、Vmax は温度センサA1,A2,B1,B2によるサンプル分の分散最大値、Vmin は温度センサA1,A2,B1,B2によるサンプル分の分散最小値である。
Vmax =max(VA1,VA2,VB1,VB2)
Vmin =min(VA1,VA2,VB1,VB2)
h=Vmax /Vmin
Step 2: Calculation of the test statistic h The test statistic h for performing the comparison test is calculated based on the following formula: where Vmax is the maximum variance of the samples obtained by the temperature sensors A1, A2, B1, and B2, and Vmin is the minimum variance of the samples obtained by the temperature sensors A1, A2, B1, and B2.
V max = max (V A1 , V A2 , V B1 , V B2 )
V min = min (V A1 , V A2 , V B1 , V B2 )
h = Vmax / Vmin
手順3:検定
h≧Fmax (k,φ:α)ならば、有意水準で優位であり、各温度センサの母分散が一様でないと判断する。なお、kはグループ数(ここでは、温度センサA1,A2,B1,B2の4グループ)、φはサンプル数の自由度(サンプル数-1)、Fmax (k,φ:α)は分散比検定表から得られる比較基準値である。
グループ数kは4で、かつサンプル数nは10なので、検定統計量h≧Fmax (k,φ:α)=Fmax (4,9:0.05)=6.31となる。
Step 3: Test If h ≥ F max (k, φ: α), it is determined that the significance level is significant and the population variances of the temperature sensors are not uniform, where k is the number of groups (here, four groups: temperature sensors A1, A2, B1, and B2), φ is the degree of freedom for the number of samples (number of samples - 1), and F max (k, φ: α) is the comparison standard value obtained from the variance ratio test table.
Since the number of groups k is 4 and the number of samples n is 10, the test statistic h≧F max (k, φ:α)=F max (4, 9: 0.05)=6.31.
なお、グループ数kに基づく棄却域は下記表2のようになる。 The rejection region based on the number of groups k is as shown in Table 2 below.
第2の検定器3Bは、上述した検定により、各温度センサA1,A2,B1,B2の母分散が一様であると判断すると、検定結果信号として「0」を出力し、各温度センサA1,A2,B1,B2の母分散が一様でないと判断すると、検定結果信号として「1」を出力する。
If the
センサ警告判定器4は、第1の検定器3Aと第2の検定器3Bの少なくとも一方から検定結果信号「1」が入力されると、複数本の温度センサA1,A2,B1,B2のうち、他の複数本の温度センサと比べて1本の温度センサのバラツキが異常であると判定し、例えば音、表示などによりオペレータに警告を促す。
When the
次に、4本の温度センサA1,A2,B1,B2の具体的な測定値による検定例について説明する。 Next, we will explain an example of testing using specific measurement values from the four temperature sensors A1, A2, B1, and B2.
今、ロットごとの温度センサA1,A2,B1,B2の測定値が下記表3のように得られたものとする。 Now, assume that the measurement values of temperature sensors A1, A2, B1, and B2 for each lot are obtained as shown in Table 3 below.
第1の検定器3Aにおいて、バートレットの検定を適用すると、φA1=φA2=φB1=φB2=n-1=9、VA1=SA1/(n-1)=SA1/9、VA2=SA2/(n-1)=SA2/9、VB1=SB1/(n-1)=SB1/9、VB2=SB2/(n-1)=SB2/9、φT =φA1+φA2+φB1+φB2=36より、サンプル分の分散の平均Vを下記式(9)にて算出し、検定統計量算出の係数cを下記式(10)にて算出する。 In the first tester 3A, when the Bartlett test is applied, φ A1 = φ A2 = φ B1 = φ B2 = n-1 = 9, V A1 = S A1 / (n-1) = S A1 / 9, V A2 = S A2 / (n-1) = S A2 / 9, V B1 = S B1 / (n-1) = S B1 / 9, V B2 = S B2 / (n-1) = S B2 / 9, and φ T = φ A1 + φ A2 + φ B1 + φ B2 = 36, so the average V of the variance of the samples is calculated using the following formula (9), and the coefficient c for calculating the test statistic is calculated using the following formula (10).
検定統計量bは、下記式(11)となる。 The test statistic b is given by the following formula (11).
そして、x2 (k-1,α)=x2 (3,0.05)=7.815となり、b=7.132<7.815となるから有意でない。 And, x 2 (k-1, α) = x 2 (3, 0.05) = 7.815, and b = 7.132 < 7.815, so it is not significant.
したがって、各温度センサA1,A2,B1,B2の母分散は一様ではないとはいえない。すなわち、バートレットの検定では各温度センサA1,A2,B1,B2に異常は見られないということになる。 Therefore, it cannot be said that the population variances of the temperature sensors A1, A2, B1, and B2 are not uniform. In other words, Bartlett's test shows that there are no abnormalities in the temperature sensors A1, A2, B1, and B2.
次に、第2の検定器3Bにおいて、ハートレーの検定を行う。
Next, the
Vmax =4.46,Vmin =0.70より、検定統計量h=Vmax /Vmin =4.46/0.70=6.37となる。 Since V max =4.46 and V min =0.70, the test statistic h =V max /V min =4.46/0.70 =6.37.
また、k=4,φ=10-1=9,φ=0.05より、数値表のFmax 表から、Fmax (k,φ:α)=Fmax (4,9:0.05)=6.31であり、h=6.37>6.31となるから有意である。 Moreover, with k=4, φ=10-1=9, and φ=0.05, from the F max table of the numerical table, F max (k, φ:α) = F max (4, 9:0.05) = 6.31, and h = 6.37 > 6.31, which is significant.
したがって、母分散は一様でないといえる。すなわち、ハートレーの検定では各温度センサA1,A2,B1,B2に異常が見られるものがあるということになる。 Therefore, it can be said that the population variance is not uniform. In other words, in the Hartley test, there are abnormalities in each of the temperature sensors A1, A2, B1, and B2.
以上のことから、バートレットの検定結果およびハートレーの検定結果から、母分散が小さいのが温度センサB2で、温度センサA1,A2,B1は分散が大きくなった、すなわち、温度センサに異常があるという結果になる。 From the above, the results of Bartlett's test and Hartley's test show that temperature sensor B2 has a small population variance, while temperature sensors A1, A2, and B1 have large variances, which means that there is an abnormality in the temperature sensors.
ところで、上述した実施の形態では、第1の検定器3Aとして、バートレットの検定器を採用した場合について説明したが、第1の検定器3Aとして、バートレットの検定器に代えて、それぞれの温度センサA1,A2,B1,B2の分散を算出し、最も大きい分散が他の分散と異なっているかどうかを検定するコクランの検定器を第1の検定器3Aに用いることもできる。 In the above embodiment, the Bartlett tester is used as the first tester 3A. However, instead of the Bartlett tester, the first tester 3A can be replaced with a Cochran tester that calculates the variance of each of the temperature sensors A1, A2, B1, and B2 and tests whether the largest variance is different from the other variances.
また、上述した実施の形態では、測定系11における真空熱処理炉12の炉内温度を4本の温度センサA1,A2,B1,B2にて検出する場合を例にとって説明したが、測定系や温度センサの数が限定されるものではない。
In addition, in the above-described embodiment, an example was described in which the temperature inside the vacuum
さらに、上述した実施の形態において、温度センサ異常判定装置1が備える構成要素(データ蓄積器2、検定器3(第1の検定器3A、第2の検定器3B)、センサ警告判定器4の各部)は、演算処理装置、記憶装置などを備えたコンピュータで構成し、各構成要素の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。
Furthermore, in the above-described embodiment, the components of the temperature sensor anomaly determination device 1 (
このように、上述した実施の形態によれば、従来のような専用の装置やパラメータ管理を必要とせず、温度センサ自身が出力する直近の測定値を用いて温度センサの異常を予測することができる。 In this way, according to the above-described embodiment, it is possible to predict abnormalities in the temperature sensor using the most recent measurement value output by the temperature sensor itself, without the need for dedicated devices or parameter management as in the conventional technology.
以上、本発明に係る温度センサ異常判定装置および温度センサ異常判定方法並びに温度センサ異常判定プログラムの最良の形態について説明したが、この形態による記述及び図面により本発明が限定されることはない。すなわち、この形態に基づいて当業者等によりなされる他の形態、実施例及び運用技術などはすべて本発明の範疇に含まれることは勿論である。 The above describes the best mode of the temperature sensor anomaly determination device, temperature sensor anomaly determination method, and temperature sensor anomaly determination program according to the present invention, but the present invention is not limited to the description and drawings of this mode. In other words, it goes without saying that all other modes, examples, and operational techniques made by those skilled in the art based on this mode are included in the scope of the present invention.
1 温度センサ異常判定装置
2 データ蓄積器
3 検定器
3A 第1の検定器
3B 第2の検定器
4 センサ警告判定器
11 測定系
12 真空熱処理炉
13 制御ループ
13A 第1ゾーン上部制御ループ
13B 第2ゾーン上部制御ループ
13C 第1ゾーン下部制御ループ
13D 第2ゾーン下部制御ループ
13a PID制御器
13b SCR(サイリスタ)
14 真空ポンプ
15(15A,15B,15C,15D) ヒータ
A1,A2,B1,B2 温度センサ
REFERENCE SIGNS
14 Vacuum pump 15 (15A, 15B, 15C, 15D) Heater A1, A2, B1, B2 Temperature sensor
Claims (6)
前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサごとの測定値の分散の大きさの違いを検定する検定器と、
前記検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器と、を備えたことを特徴とする温度センサ異常判定装置。 A temperature sensor anomaly determination device for determining anomalies in a plurality of temperature sensors that measure temperatures at substantially the same locations in an atmosphere to be measured, comprising:
a data accumulator for accumulating a plurality of latest sample measurements of each of the temperature sensors at each predetermined time period;
a verifier that verifies a difference in the magnitude of variance of the measurement values for each of the temperature sensors stored in the data accumulator;
a sensor warning determiner for determining whether or not there is a temperature sensor that issues a warning about an abnormality among the plurality of temperature sensors based on a test result of the tester.
前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された測定値のサンプル分の分散の平均を前記温度センサの自由度と該自由度の総和から算出し、算出した前記サンプル分の分散の平均と検定統計量算出の係数に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するバートレットの検定器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記複数本の温度センサの測定値のサンプル分の分散最大値と分散最小値に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数とサンプル数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するハートレーの検定器と、
前記バートレットの検定器と前記ハートレーの検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器と、を備えたことを特徴とする温度センサ異常判定装置。 A temperature sensor anomaly determination device for determining anomalies in a plurality of temperature sensors that measure temperatures at substantially the same locations in an atmosphere to be measured, comprising:
a data accumulator for accumulating a plurality of latest sample measurements of each of the temperature sensors at each predetermined time period;
a Bartlett tester that calculates an average of the variances of the samples of the measured values stored in the data storage device from the degrees of freedom of the temperature sensors and the sum of the degrees of freedom, calculates a test statistic based on the calculated average of the variances of the samples and a coefficient for calculating a test statistic, and tests whether the variances of the plurality of temperature sensors are uniform by comparing the test statistic with a comparison reference value based on the number of the temperature sensors and a significance level;
a Hartley tester that calculates a test statistic based on the maximum and minimum variances of the samples of the measurement values of the plurality of temperature sensors stored in the data storage device, and tests whether the variances of the plurality of temperature sensors are uniform by comparing the test statistic with a comparison reference value based on the number of the temperature sensors, the number of samples, and a significance level;
a sensor warning determiner that determines whether or not there is a temperature sensor that warns of an abnormality among the plurality of temperature sensors based on the test results of the Bartlett tester and the Hartley tester.
前記温度センサ異常判定装置が備えるデータ蓄積器により、前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備える検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサごとの測定値の分散の大きさの違いを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるセンサ警告判定器により、前記検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するステップと、を含むことを特徴とする温度センサ異常判定方法。 A temperature sensor anomaly determination method using a temperature sensor anomaly determination device that determines anomalies in a plurality of temperature sensors that measure temperatures at substantially the same locations in an atmosphere of a measurement target, comprising:
a step of storing, for each of the temperature sensors, a plurality of latest sample measurement values for each of the temperature sensors at each predetermined time interval by a data storage device included in the temperature sensor abnormality determination device;
a step of verifying a difference in the magnitude of variance of the measurement values stored in the data storage device for each of the temperature sensors by a verifying device included in the temperature sensor anomaly determination device;
A temperature sensor anomaly determination method comprising: a step of determining, by a sensor warning determiner provided in the temperature sensor anomaly determination device, whether or not there is a temperature sensor among the plurality of temperature sensors that warns of an anomaly based on the inspection results of the inspection device.
前記温度センサ異常判定装置が備えるデータ蓄積器により、前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるバートレットの検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された測定値のサンプル分の分散の平均を前記温度センサの自由度と該自由度の総和から算出し、算出したサンプル分の分散の平均と検定統計量算出の係数に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるハートレーの検定器により、前記データ蓄積器に蓄積された前記複数本の温度センサの測定値のサンプル分の分散最大値と分散最小値に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数とサンプル数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するステップと、
前記温度センサ異常判定装置が備えるセンサ警告判定器により、前記バートレットの検定器と前記ハートレーの検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するステップと、を含むことを特徴とする温度センサ異常判定方法。 A temperature sensor anomaly determination method using a temperature sensor anomaly determination device that determines anomalies in a plurality of temperature sensors that measure temperatures at substantially the same locations in an atmosphere of a measurement target, comprising:
a step of storing, for each of the temperature sensors, a plurality of latest sample measurement values for each of the temperature sensors at each predetermined time interval by a data storage device included in the temperature sensor abnormality determination device;
a step of calculating an average of the variances of the samples of the measurement values stored in the data storage device from the degrees of freedom of the temperature sensors and the sum of the degrees of freedom using a Bartlett tester provided in the temperature sensor anomaly determination device, calculating a test statistic based on the calculated average of the variances of the samples and a coefficient for calculating a test statistic, and testing whether the variances of the multiple temperature sensors are uniform by comparing the test statistic with a comparison reference value based on the number of the temperature sensors and a significance level;
a step of calculating a test statistic based on the maximum variance and minimum variance of the sampled measured values of the plurality of temperature sensors stored in the data accumulator using a Hartley tester included in the temperature sensor anomaly determination device, and testing whether the variances of the plurality of temperature sensors are uniform by comparing the test statistic with a comparison reference value based on the number of the temperature sensors, the number of samples, and a significance level;
a step of determining, by a sensor warning determiner provided in the temperature sensor abnormality determination device, whether or not there is a temperature sensor among the plurality of temperature sensors that warns of an abnormality based on the inspection results of the Bartlett inspector and the Hartley inspector.
コンピュータを、
前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記温度センサごとの測定値の分散の大きさの違いを検定する検定器と、
前記検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器として機能させるための温度センサ異常判定プログラム。 A temperature sensor anomaly determination program for determining anomalies in a plurality of temperature sensors that measure temperatures at substantially the same locations in an atmosphere of a measurement target, comprising:
Computer,
a data accumulator for accumulating a plurality of latest sample measurements of each of the temperature sensors at each predetermined time period;
a verifier that verifies a difference in the magnitude of variance of the measurement values for each of the temperature sensors stored in the data accumulator;
a temperature sensor abnormality determination program for causing the tester to function as a sensor warning determiner that determines whether or not there is a temperature sensor that issues an abnormality warning among the plurality of temperature sensors based on the test result of the tester.
コンピュータを、
前記温度センサそれぞれの所定時間ごとの最新の複数サンプルの測定値を前記温度センサごとに蓄積するデータ蓄積器と、
前記データ蓄積器に蓄積された測定値のサンプル分の分散の平均を前記温度センサの自由度と該自由度の総和から算出し、算出した前記サンプル分の分散の平均と検定統計量算出の係数に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するバートレットの検定器と、
前記データ蓄積器に蓄積された前記複数本の温度センサの測定値のサンプル分の分散最大値と分散最小値に基づいて検定統計量を算出し、前記温度センサの本数とサンプル数と有意水準に基づく比較基準値と前記検定統計量との比較により前記複数本の温度センサの分散が一様であるか否かを検定するハートレーの検定器と、
前記バートレットの検定器と前記ハートレーの検定器の検定結果に基づいて前記複数本の温度センサの中から異常を警告する温度センサの有無を判定するセンサ警告判定器として機能させるための温度センサ異常判定プログラム。 A temperature sensor anomaly determination program for determining anomalies in a plurality of temperature sensors that measure temperatures at substantially the same locations in an atmosphere of a measurement target, comprising:
Computer,
a data accumulator for accumulating a plurality of latest sample measurements of each of the temperature sensors at each predetermined time period;
a Bartlett tester that calculates an average of the variances of the samples of the measured values stored in the data storage device from the degrees of freedom of the temperature sensors and the sum of the degrees of freedom, calculates a test statistic based on the calculated average of the variances of the samples and a coefficient for calculating a test statistic, and tests whether the variances of the plurality of temperature sensors are uniform by comparing the test statistic with a comparison reference value based on the number of the temperature sensors and a significance level;
a Hartley tester that calculates a test statistic based on the maximum and minimum variances of the samples of the measurement values of the plurality of temperature sensors stored in the data storage device, and tests whether the variances of the plurality of temperature sensors are uniform by comparing the test statistic with a comparison reference value based on the number of the temperature sensors, the number of samples, and a significance level;
a temperature sensor anomaly determination program for causing the program to function as a sensor warning determiner that determines whether or not there is a temperature sensor that warns of an anomaly among the plurality of temperature sensors based on the test results of the Bartlett tester and the Hartley tester.
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